Una rete neurale artificiale è un sistema adattivo che cambia la sua struttura sulla base di informazioni che vengono fornite alla rete durante la sua fase di apprendimento: quest'ultimo può essere del tipo superivisionato o meno.
La rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione) d'ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi.
Vengono utilizzate per simulare relazioni complesse tra ingressi e uscite quando le tradizionali funzioni analitiche non sono in grado di assolvere tale compito.
Le aree di applicazione includono sistemi di controllo, simulatori, riconoscimento di pattern (sistemi radar, identificazione di volti, riconoscimento di oggetti, OCR), riconoscimenti di sequenze, diagnosi medica, applicazioni finanziarie, e molto altro ancora.
Un loro tipico utilizzo è nei software di OCR, nei sistemi di riconoscimento facciale e più in generale nei sistemi che si occupano di trattare dati soggetti a errori o rumore. Esse sono anche uno degli strumenti maggiormente utilizzati nelle analisi di Data mining.
Le reti neurali vengono anche utilizzate come mezzo per previsioni nell'analisi finanziaria o meteorologica. Mostrando opportunamente una lunga serie di input (fase di training o apprendimento), la rete è in grado di fornire l'output più probabile.
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